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h5py-2.8-cp36-linux-aarch64.whl
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h5py
tensorflow
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h5py-2.8-cp36-linux-aarch64.whl
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Python库 | h5py-2.8.0-cp36-cp36m-win32.whl
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资源分类:Python库 所属语言:Python 资源全名:h5py-2.8.0-cp36-cp36m-win32.whl 资源来源:官方 安装方法:https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
Python库 | afdko-2.8.0-cp36-cp36m-win32.whl
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python库,解压后可用。 资源全名:afdko-2.8.0-cp36-cp36m-win32.whl
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tensorflow 中用的h5py aarch64
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h5py for Ubuntu arm64 with Python 3.7. Suitable for Raspberry Pi 3B/3B+/4B.
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h5py-3.1.0的arm64版本安装包
tensorflow-1.15.4+nv20.12-cp36-cp36-linux_aarch64.whl.tar
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给予arm平台的tf文件,可以在arm设备、平台如鲲鹏服务器上编译。
Python库 | h5py-2.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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python库,解压后可用。 资源全名:h5py-2.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
PyPI 官网下载 | h5py-2.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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资源来自pypi官网。 资源全名:h5py-2.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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h5py各种arm安装包版本
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在使用树莓派安装库时,可直接下载使用
tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-linux-aarch64.whl
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适用平台:树莓派aarch64 python版本要求:python3.9 tensorflow版本:2.8.0 文件格式:whl格式 安装方式:切换到whl所在路径后,执行sudo pip3 install whl文件名 安装注意:由于树莓派源问题安装可能比较慢,依赖安装很慢或者经常超时,建议根据依赖提示先提前安装依赖模块然后在安装tensorflow,遵循原则缺啥补啥
h5py-2.7.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
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大数据辅助插件下载h5py2.7,放这里大家随便下载,绝对好用,不限制
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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5星 · 资源好评率100%
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
浏览:18
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
行人跌倒数据集(VOC格式)
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请移步至:https://blog.csdn.net/m0-48932261/article/details/139472005
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许
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